JP7366562B2 - 異常判定装置及び異常判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、作業機器の異常を判定する技術に関する。

特許文献１には、複数のモータの異常を検知する際、各モータの回転数等のデータを検出し、モータ間の相関関係に基づき、所定範囲からの外れるデータを異常と判定するモータの監視方法が提案されている。

特開２０１７－３２５６７号公報

工場での製品製造において、作業ロボットの異常の見逃しを無くそうとするほど、誤検出が多数発生してしまう。誤検出が多数発生すると、製品製造の効率が低下してしまう。異常が検知された場合、作業ロボットそのものの異常であるのか、工場全体、製造ライン、または作業ロボットの加工対象物（ワーク）に起因する異常であるのかを判別する必要がある。

特許文献１は、搬送装置が備える複数のモータの異常を監視する技術である。しかしながら、特許文献１の技術を作業ロボットに適用する場合、作業ロボットを動作させるためのモータは搬送装置の備えるモータのように常時回転しているわけではなく、モータ間の相関関係を求めるためのデータ数が少ないという問題があった。また、特許文献１は、誤検出を抑制することは考慮されていない。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、作業機器の異常の誤検出を抑制することを目的とする。

本発明の一態様に係る異常判定装置は、複数の作業機器のそれぞれから取得されるセンサデータに基づいて複数の作業機器のそれぞれの異常を判定する。異常判定装置は、異常と判定された第１の作業機器の異常検知状態と第１の作業機器以外の第２の作業機器の異常検知状態との間に相関がある場合は、第１の作業機器の判定結果を異常から正常へ修正する。第２の作業機器は、第１の作業機器の作業工程と最も類似する作業工程を行う作業機器である。異常判定装置は、第１の作業機器の異常検知状態と第２の作業機器の異常検知状態との間に相関が無く、検知結果を修正しなかった場合、複数の作業機器のうち、第１の作業機器の作業工程と類似する作業工程を行う別の作業機器を順次選択して、相関の有無の判定、およびその判定による検知結果の修正を行う。

本発明によれば、作業機器の異常の誤検出を抑制することができる。

第１実施形態の異常判定装置の構成を示す機能ブロック図である。 第１実施形態の異常判定方法の処理の流れを示すフローチャートである。 ２台のロボットの異常度に相関の無い例を示す図である。 ２台のロボットの異常度に相関の有る例を示す図である。 第２実施形態の異常判定装置の構成を示す機能ブロック図である。 同一工程のロボットを説明するための図である。 第２実施形態の異常判定方法の処理の流れを示すフローチャートである。 第３実施形態の異常判定方法の処理の流れを示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。図面の記載において同一部分には同一符号を付して説明を省略する。

［第１実施形態］
図１を参照し、第１実施形態の異常判定装置について説明する。図１に示す異常判定装置１は、複数のロボット３Ａ～３Ｄのそれぞれに取り付けられたセンサ３１Ａ～３１Ｄからセンサデータを受信し、センサデータに基づいて複数のロボット３Ａ～３Ｄのそれぞれの異常を判定する装置である。

ロボット３Ａ～３Ｄは、回転機構を駆動してアーム部を動作させる作業機器である。例えば、ロボット３Ａ～３Ｄは、生産現場において生産を行うための設備、あるいは設備の一部を構成する同型の多軸関節型のロボットである。ロボット３Ａ～３Ｄは、図示していないが、回転機構として複数の動作軸を備える。各動作軸には、動作軸を駆動する駆動部としてモータと減速機が設けられる。モータを駆動することによって減速機を介して動作軸を作動させて、ロボットアームの動作を制御する。ロボットアームには、作業ハンドおよびスポット溶接機などが装着される。ロボット３Ａ～３Ｄのそれぞれは、ロボット動作制御装置（図示せず）から作業工程に応じた制御信号を受信し、動作させる／させない、動作速度、動作角度、作業順序、および作業内容の切り替えなどを行う。

センサ３１Ａ～３１Ｄは、ロボット３Ａ～３Ｄの状態を定量的に検出するために、ロボット３Ａ～３Ｄの駆動部またはその付近に設置されたセンサである。例えば、センサ３１Ａ～３１Ｄは、光センサ、音センサ、加速度センサ、振動センサ、歪センサ、アコースティックエミッションセンサ、温度センサである。センサ３１Ａ～３１Ｄは、画像または動画を撮像するカメラであってもよい。

異常判定装置１は、信号処理部１１、記憶部１２、異常検知部１３、相関検出部１４、結果修正部１５、結果報知部１６、および学習部１７を備える。異常判定装置１が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは異常判定装置１が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。

信号処理部１１は、センサ３１Ａ～３１Ｄから出力されたセンサデータを取得し、センサデータを異常検知部１３が利用可能な値となるように処理する。例えば、信号処理部１１は、センサデータの欠損値の補完、センサデータの異常値の除去、センサデータの補正、ＦＦＴ等による周波数特性解析、およびロボットアームの往復運動が実行されたときに検知した往路・復路のセンサデータの特徴量への変換を行う。信号処理部１１の行う処理をこれに限定するものではない。信号処理部１１は、処理前のセンサデータ、処理後のセンサデータ、センサデータから得られた各種データ、およびデータ取得日時を記憶部１２に記録する。

異常検知部１３は、ロボット３Ａ～３Ｄのそれぞれについて、記憶部１２に記録されたデータに基づいて異常を検知する。例えば、異常検知部１３は、記憶部１２に記録されたデータから異常度を求め、異常度が所定の閾値以上である場合には異常であると判定する。

相関検出部１４は、異常検知部１３が異常を検知したロボット３Ａの異常検知状態とそれ以外のロボット３Ｂ～３Ｄの異常検知状態との相関の有無を検出する。ロボット３Ａ～３Ｄ間の異常検知状態の相関は、例えば、異常の検知に用いたセンサデータの相関、異常の検知に用いた異常度の相関、異常検知されたタイミングの相関、または異常検知結果の相関などにより求められる。相関検出部１４の検出する相関関係をこれに限定するものではない。相関検出部１４は、後述の学習部１７の学習結果に基づいて異常検知状態の相関の有無を検出してもよい。

結果修正部１５は、相関検出部１４の相関検出結果および所定のルールに基づき、各ロボット３Ａ～３Ｄの異常検知結果を維持または修正する。具体的には、結果修正部１５は、異常が検知されたロボット３Ａの異常検知状態とそれ以外のロボット３Ｂ～３Ｄの異常検知状態との間に相関が有る場合、ロボット３Ａの異常検知結果を異常判定から正常判定に修正する。

結果報知部１６は、異常検知部１３で異常と判定され、結果修正部１５で正常判定に修正されなかった場合、その結果を作業員、保全員、設備管理者、および監督者などの関係者にアラームを報知する。例えば、結果報知部１６は、回転灯または液晶ディスプレイなどの表示機器、音を発するブザーまたはスピーカなどの音響機器、電話、電子メール、メッセージを送信できるＳＮＳ等の情報媒体を用いてアラームを報知する。異常と判定されなかった場合の正常状態においても、異常ではなく正常であることを報知してもよく、異常のみの報知に限定されるものではない。具体的には、常に正常状態であることを報知しつづけて、異常になった場合は報知内容を正常から異常に切り替えるというものである。

学習部１７は、相関検出部１４が異常検知状態の相関の有無を検出する際の精度向上および処理速度向上のために、結果修正部１５が各ロボット３Ａ～３Ｄの異常検知結果を処理した結果を記録して学習する。学習部１７は、記憶部１２に記録されたデータと合わせて学習してもよい。

以上、異常判定対象として作業ロボットを例に説明したが、作業ロボットに限定するものではない。例えば、モータの代わりに自動車のエンジン、減速機の代わりにトランスミッションに対して適用できる。この他にも、遊園地の移動体、３次元プリンターなどの工作機器などに適用できる。回転機構とそれを伝達する機構を有するものであれば、すべてに適用可能である。すべてに利用可能な発明である。

図２を参照し、本実施形態の異常判定装置１による異常判定方法について説明する。図２のフローチャートに示す処理は、ロボット３Ａ～３Ｄごとに行われる。以下では、ロボット３Ａを異常判定対象とした例で説明する。

ステップＳ１１にて、信号処理部１１は、異常判定対象となるロボット３Ａの状態を検出するためのセンサ３１Ａからセンサデータを受信し、センサデータに対して欠損の補完、異常値が混入した場合の除去、補正などのデータ前処理を行う。処理されたデータは、記憶部１２に保存される。

ステップＳ１２にて、異常検知部１３は、ロボット３Ａに異常・故障の発生が予測されるか否か判定する。例えば、異常検知部１３は、過去に受信したセンサデータを元に、正常状態から異常を予測する教師なしモデルを用いて異常を検知したり、現在のセンサデータから求め、求めた異常度と物理現象に基づいた異常度の閾値とを比較したりすることで、異常故障の発生が予測されるか否か判定する。

異常検知部１３が異常を検知しなかった場合、異常判定装置１は、処理をステップＳ１１に戻し、センサデータの取得を続ける。

異常検知部１３が異常を検知した場合、ステップＳ１３にて、相関検出部１４は、ロボット３Ａで検知された異常は他のロボット３Ｂ～３Ｄと相関があるか否か判定する。例えば、相関検出部１４は、ロボット３Ａの異常検知のもととなった異常度とロボット３Ｂの異常度との相関を求める。

図３に２台のロボットＡ，Ｂの異常度に相関の無い例を示し、図４に相関の有る例を示す。図３，４の例では、横軸に時間を取り、縦軸に異常度を取って、各ロボットＡ，Ｂの異常度の変化をプロットした。図３，４の矢印で示した位置は、ロボットＡで異常が検知された位置である。図３では、ロボットＡにおいて異常度が大きく変化したとき、ロボットＢでは異常度が変化していない。相関検出部１４は、ロボットＡ，Ｂ間では異常検知状態に相関はないと判定する。図４では、ロボットＡにおいて異常度が大きく変化したとき、ロボットＢにおいても異常度が大きく変化している。また、図４では、ロボットＡの異常度の変化とロボットＢの異常度の変化は類似している。相関検出部１４は、ロボットＡ，Ｂ間では異常検知状態に相関があると判定する。相関の判定は、例えば発生時刻が完全に一致した場合に限定されるものではなく、タイマーなどがずれるなどの誤差を考慮して、数秒～数分の時間ずれを許容してもよい。

ステップＳ１３で相関があると判定された場合、ステップＳ１４にて、結果修正部１５は、ロボット３Ａに対する異常判定を正常判定に修正する。ここで、ロボット３Ａの異常故障の発生確率を０．１％とする。ロボット３Ａと同型のロボット３Ｂの異常故障の発生確率も０．１％と考えられる。このとき、ロボット３Ａとロボット３Ｂに同時に異常故障が発生する確率は０．０００１％と算出される。このように、ロボット３Ａとロボット３Ｂに同時に異常故障が発生する可能性は非常に低いので、ロボット３Ａとロボット３Ｂのそれぞれに異常故障が発生したのではなく、ロボット３Ａとロボット３Ｂを取り巻く環境に原因があると考える。そこで、結果修正部１５は、ロボット３Ａの異常検知結果を異常から正常に修正する。

続けて、ステップＳ１５にて、学習部１７は、相関検出部１４および結果修正部１５の導出内容を含めた結果をクラウドまたはサーバなどの記録媒体に記録する。学習部１７は、精度向上および処理速度向上のために、記録した結果の学習を行い、異常度の相関を求めるために用いるモデルを作成してもよい。

他方、ステップＳ１３で相関がないと判定された場合、結果修正部１５は異常検知結果を修正しない。ステップＳ１６にて、結果報知部１６は、異常検知結果をアラームとして報知する。なお、結果修正部１５が異常検知結果を修正して正常判定とした場合、結果報知部１６は、修正後の異常検知結果をアラームではなく状態表示として伝えてもよい。具体的には、結果報知部１６は、修正後の異常検知結果を液晶ディスプレイまたは電光掲示板などの表示機器に表示する。

異常判定装置１は、異常判定処理を終了する操作が入力されない限り、ステップＳ１１に戻り、異常判定処理を継続する。

以上説明したように、本実施形態の異常判定装置１によれば、以下の効果が得られる。

異常検知部１３は、センサ３１Ａ～３１Ｄから取得されるセンサデータに基づいてロボット３Ａ～３Ｄの異常を検知する。相関検出部１４は、異常と判定されたロボット３Ａの異常判定状態とロボット３Ａ以外のロボット３Ｂ～３Ｄの異常判定状態との相関の有無を判定する。異常判定状態に相関のある場合、結果修正部１５は、ロボット３Ａの異常検知結果を異常判定から正常判定に修正する。これにより、異常判定装置１は、ロボット３Ａ～３Ｄにおいて検知されるロボット３Ａ～３Ｄそのものの異常の誤検出を抑制できる。

［第２実施形態］
図５を参照し、第２実施形態の異常判定装置について説明する。第２実施形態では、異常検知状態の相関の有無を比較する対象を同一工程または類似する作業工程のロボットに限定し、相関がある場合に異常検知結果を修正する。

第２実施形態の異常判定装置１は、第１実施形態の異常判定装置１と比べて、抽出部１８を備える点で相違する。他の構成は、第１実施形態と同じである。第２実施形態では、抽出部１８は、異常検知部１３により異常の検知されたロボット３Ａと同一工程または類似する作業工程のロボット３Ｂのセンサデータおよび異常度を記憶部１２から抽出する。相関検出部１４は、ロボット３Ａ，３Ｂ間で異常検知状態の相関の有無を検出する。

例えば、図６に示すように、複数のロボットＡ～Ｄが製造ラインを挟んで左右に配置されているシーンを想定する。ワークが自動車などの左右対称の製品である場合、ワークを挟んで対向するロボットＡ，Ｂは、同時に同一作業をするので同一工程のロボットである。同様に、ロボットＣ，Ｄも同一工程のロボットである。

同一工程は、厳密に同時に同一作業をするものに限定するものに限らない。時間、空間、および作業内容等の作業工程が相互に類似するロボットを同一工程のロボットとしてもよい。図６の例では、ロボットＡ～Ｄは、同じ時間帯に稼働しており、同じ工場内で、同じ製造ライン上で作業しているので、ロボットＡ～Ｄは、類似する作業工程を行うロボットである。ロボットＡ～Ｄのいずれの組み合わせで異常検知状態の相関の有無を比較してもよい。類似する作業工程のロボットが複数存在する場合、時間、空間、および作業内容の類似度が最も高いロボットを異常検知状態の相関の有無を比較する対象としてもよい。

図７を参照し、本実施形態の異常判定装置１による異常判定方法について説明する。図７のフローチャートでは、図２のフローチャートのステップＳ１３の代わりに、ステップＳ２３，Ｓ２４を行う点で第１実施形態と相違する。

ステップＳ２１にて、信号処理部１１は、センサ３１Ａからセンサデータを受信し、データ前処理を行う。

ステップＳ２２にて、異常検知部１３は、ロボット３Ａに異常・故障の発生が予測されるか否か判定する。

異常検知部１３が異常を検知しなかった場合、異常判定装置１は、処理をステップＳ２１に戻し、センサデータの取得を続ける。

異常検知部１３が異常を検知した場合、ステップＳ２３にて、抽出部１８は、ロボット３Ａと同一工程の他のロボット３Ｂ～３Ｄが存在するか否か判定する。

同一工程のロボットが存在しない場合、結果修正部１５は異常検知結果を修正しない。ステップＳ２７にて、結果報知部１６は、異常検知結果をアラームとして報知する。

同一工程のロボットが存在する場合、抽出部１８は、同一工程のロボット３Ｂのセンサデータおよび異常度等を記憶部１２から抽出して相関検出部１４に出力する。ステップＳ２４にて、相関検出部１４は、ロボット３Ａで検知された異常は同一工程のロボット３Ｂと相関があるか否か判定する。同一工程のロボット３Ｂ～３Ｄが２台以上存在する場合、抽出部１８は、同一工程のロボット３Ｂ～３Ｄのうち、ロボット３Ａの作業工程と最も類似する作業工程を行うロボット３Ｂを選択する。例えば、抽出部１８は、各ロボット３Ｂ～３Ｄの作業工程について、時間、空間、および作業内容に基づいてロボット３Ａの作業工程との類似度を算出し、算出した類似度が最も高いロボット３Ｂを選択する。

ステップＳ２４で相関があると判定された場合、ステップＳ２５にて、結果修正部１５は、検知された異常判定を正常判定に修正する。

ステップＳ２６にて、学習部１７は、相関検出部１４および結果修正部１５の導出内容を含めた結果をクラウドまたはサーバなどの記録媒体に記録する。

他方、ステップＳ２４で相関がないと判定された場合、結果修正部１５は異常検知結果を修正しない。ステップＳ２７にて、結果報知部１６は、異常検知結果をアラームとして報知する。

異常判定装置１は、異常判定処理を終了する操作が入力されない限り、ステップＳ２１に戻り、異常判定処理を継続する。

以上説明したように、本実施形態の異常判定装置１によれば、以下の効果が得られる。

相関検出部１４は、異常検知部１３が異常を検知したロボット３Ａの作業工程と類似する作業工程のロボット３Ｂを選択し、ロボット３Ａの異常検知状態とロボット３Ｂの異常検知状態との相関の有無を判定する。作業工程の類似するロボット３Ａ，３Ｂ間で相関を求めるので精度の向上が期待できる。また、相関を求める対象を作業工程の類似するロボット３Ｂに限定したので、処理効率の向上および処理時間の短縮が期待できる。

［第３実施形態］
次に、第３実施形態について説明する。第３実施形態では、同一工程のロボットが複数存在する場合に、異常検知状態の相関の有無を比較する対象を順番に変えて、異常検知結果を修正する。第３実施形態の異常判定装置１の構成は図５に示した第２実施形態と同じである。

例えば、図６に示した、複数のロボットＡ～Ｄは同一工程のロボットであるとする。第３実施形態では、ロボットＡに異常が検知されると、まず、ロボットＡとロボットＢとの相関の有無を判定する。ロボットＡ，Ｂ間に相関がない場合は、ロボットＡとロボットＣとの相関の有無を判定する。ロボットＡ，Ｃ間に相関がない場合は、ロボットＡとロボットＤとの相関の有無を判定する。ロボットＡの異常検知状態がロボットＢ～Ｄのいずれかの異常検知状態と相関がある場合は、異常検知結果を修正する。

図８を参照し、本実施形態の異常判定装置１による異常判定方法について説明する。図８のフローチャートでは、図７のフローチャートのステップＳ２４のＮＯの後に、ステップＳ３７を行って同一工程の全てのロボットとの相関の有無を判定する点で第２実施形態と相違する。

ステップＳ３１にて、信号処理部１１は、センサ３１Ａからセンサデータを受信し、データ前処理を行う。

ステップＳ３２にて、異常検知部１３は、ロボット３Ａに異常・故障の発生が予測されるか否か判定する。

異常検知部１３が異常を検知しなかった場合、異常判定装置１は、処理をステップＳ３１に戻し、センサデータの取得を続ける。

異常検知部１３が異常を検知した場合、ステップＳ３３にて、抽出部１８は、ロボット３Ａと同一工程の他のロボット３Ｂ～３Ｄが存在するか否か判定する。

同一工程のロボットが存在しない場合、結果修正部１５は異常検知結果を修正しない。ステップＳ３８にて、結果報知部１６は、異常検知結果をアラームとして報知する。

同一工程のロボットが存在する場合、抽出部１８は、同一工程のロボット３Ｂのセンサデータおよび異常度を記憶部１２から抽出して相関検出部１４に出力する。ステップＳ３４にて、相関検出部１４は、ロボット３Ａで検知された異常は同一工程のロボット３Ｂと相関があるか否か判定する。

ステップＳ３４で相関がないと判定された場合、ステップＳ３７にて、相関検出部１４は、同一工程の全てのロボット３Ｂ～３Ｄについて異常検知状態の相関を求めたか否か判定する。

異常検知状態の相関を求めていない同一工程のロボット３Ｂ～３Ｄが存在する場合、相関検出部１４は、別の同一工程のロボット３Ｂ～３Ｄを選択し、ステップＳ３４の処理を行う。

同一工程の全てのロボット３Ｂ～３Ｄについて異常検知状態の相関を求めた場合、結果修正部１５は異常検知結果を修正しない。ステップＳ３８にて、結果報知部１６は、異常検知結果をアラームとして報知する。

他方、ステップＳ３４で相関があると判定された場合、ステップＳ３５にて、結果修正部１５は、検知された異常判定を正常判定に修正する。

続けて、ステップＳ３６にて、学習部１７は、相関検出部１４および結果修正部１５の導出内容を含めた結果をクラウドまたはサーバなどの記録媒体に記録する。

異常判定装置１は、異常判定処理を終了する操作が入力されない限り、ステップＳ３１に戻り、異常判定処理を継続する。

以上説明したように、本実施形態の異常判定装置１によれば、以下の効果が得られる。

相関検出部１４は、異常検知部１３が異常を検知したロボット３Ａの作業工程と類似する作業工程のロボット３Ｂを選択し、ロボット３Ａの異常検知状態とロボット３Ｂの異常検知状態との相関の有無を判定する。選択したロボット３Ｂの異常判定状態と相関がある場合、結果修正部１５は、ロボット３Ａの異常検知結果を異常判定から正常判定に修正する。相関がない場合、相関検出部１４は、作業工程の類似する別のロボット３Ｃ，３Ｄを選択する。相関検出部１４は、複数のロボット３Ｂ～３Ｄとの相関を求めるので精度の向上が期待できる。

１…異常判定装置
１１…信号処理部
１２…記憶部
１３…異常検知部
１４…相関検出部
１５…結果修正部
１６…結果報知部
１７…学習部
１８…抽出部
３Ａ～３Ｄ…ロボット
３１Ａ～３１Ｄ…センサ

Claims (2)

1. 複数の作業機器のそれぞれから取得されるセンサデータに基づいて前記複数の作業機器のそれぞれの異常を検知する異常検知部と、
   前記異常検知部が前記複数の作業機器のいずれかの異常を検知した際、異常の検知された第１の作業機器の異常検知状態と、前記第１の作業機器以外で、前記複数の作業機器のうち、前記第１の作業機器の作業工程と最も類似する作業工程を行う作業機器である第２の作業機器の異常検知状態との間に相関がある場合は、前記第１の作業機器の検知結果を異常から正常へ修正する結果修正部と、を有し、
   前記結果修正部は、前記第１の作業機器の異常検知状態と前記第２の作業機器の異常検知状態との間に前記相関が無く、前記検知結果を修正しなかった場合、前記複数の作業機器のうち、前記第１の作業機器の作業工程と類似する作業工程を行う別の作業機器を順次選択して、前記相関の有無の判定、およびその判定による検知結果の修正を行う
   ことを特徴とする異常判定装置。
2. 複数の作業機器のそれぞれから取得されるセンサデータに基づいて前記複数の作業機器のそれぞれの異常を検知し、
   前記複数の作業機器のいずれかの異常を検知した場合、異常の検知された第１の作業機器の異常検知状態と、前記第１の作業機器以外で、前記複数の作業機器のうち、前記第１の作業機器の作業工程と最も類似する作業工程を行う作業機器である第２の作業機器の異常検知状態との間に相関がある場合は、前記第１の作業機器の検知結果を異常から正常へ修正を行い、さらに、
   前記第１の作業機器の異常検知状態と前記第２の作業機器の異常検知状態との間に前記相関が無く、前記検知結果を修正しなかった場合、前記複数の作業機器のうち、前記第１の作業機器の作業工程と類似する作業工程を行う別の作業機器を順次選択して、前記相関の有無の判定、およびその判定による検知結果の修正を行う
   ことを特徴とする異常判定方法。

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